金融量化策略精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇金融量化策略范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

关键词：证券投资;基金数量化;投资战略;决策

证券投资基金是一种特殊的投资方式，在实际的投资过程中，采用的是共同进行风险承担以及利益共享的方式，这一基金类型也被称为“证券基金”。证券投资基金作为一种投资工具，进入门槛低，服务专业，且积累性强，即使投资成本较低，也可将投资分散于不同证券，这样就极大的分散了投资风险。因此，正确投资基金得到了人们的广泛关注。

1 积极开发130/30等数量化投资模型

对国内从事证券基金投资业的基金公司等及时顺应金融形势，尽早开始研发130/30等科学有效的数量化投资产品，从而满足公司旗下众多投资者的投资需求。为了追赶世界先进的潮流，加快中国金融创新，从根本上增强国内基金业的企业竞争实力，研发130/30空头扩展模型等证券投资基金数量化投资模型势在必行。随着国内经济形势高速发展，金融市场形势亦是日新月异。目前，中国证券基金投资业中的卖空改革已经在逐渐开启，在此形势下，相关资产福利业也应抓紧时间，抓住机会，积极开发出符合中国国情和投资者实际需求的基金产品，抓紧研发空头扩展模型等数量化投资模型，以更好的顺应金融市场的发展趋势和实际需求。在数量化投资模型开发过程中，应该注意“拿来主义”，不能一味的照抄国外数量化投资模型，开发时首先要考虑实事求是，符合中国的相关法律法规以及中国金融市场的实际情况，做到既学习了外国的先进经验，又兼顾国内市场现实。从而开发出符合中国实际的数量化投资模型。现实中，130/30数量化投资模型只是众多数量化投资模型中的一种。

2 合理应用数量化投资策略

投资者及受理委托基金公司等资产管理者应用正确数量化投资策略进行投资，可分散减小风险，增加收益。并基于此进行更加科学高效拟合金融市场实际收益率模型和数量化投资策略的开发。基于数量化投资策略不断创新发觉全新投资策略的特点，伴随广大投资者针对这一投资机会的广泛追捧开发，此动量策略的存在的情况会逐渐消失，弱势有效这一中国股市缺失的状况会逐渐改变。数量化投资策略模型只是理想状况下的数字模型，在实际投资中投资者及基金管理者还应注意定期检验，不能生搬硬套模型及应用公式，应根据市场形势，谨慎研究确定投资策略，才能在金融趋势改变时有效规避风险，增加收益。在金融市场中，基金公司应根据市场环境及现实情况，基于相应合理化科学化的数量投资策略，基于数字化投资的有效性制定相应的投资策略，才能有效提高证券市场投资效率，规避风险，增强投资收益。同时应注意听取专业人员根据经验所得出的合理人工判断，拒绝照搬模型公式的错误做法，杜绝全部投资由模型决策，密切注意规避数量化投资策略的趋势改变、相似性及肥尾性。

3 开放卖空政策

国家政策对金融市场存在巨大影响。为了从根本上提高中国证券金融市场效率，对金融市场发展起到积极意义，国家政策要给予支持，譬如对卖空政策采取加大开放政策。如此才能逐渐改善中国证券市场卖空限制大，除指数基金外，其他投资者参与卖空所受禁锢较多，公募基金甚至不能参与卖空，信息表达不充分，远远没有达到弱势有效等诸多限制中国证券市场有效性的不完善方面政策开放属社会实验，对政策所针对方面的影响不言而喻。在政策制定方面目前国内的相应管理层做的还是很好的。譬如，根据当前形势，相应管理层便会制定并开始试行各种转融通业务。在这样的政策环境下，对广大证券金融公司而言，便可以通过相互之间的内部交流与合作的方式，将自身原有的或者通过各种合法途径募集而来的证券和资金进行出借，为需求方提供所需的资金和证券，帮助其更好的开展各种经营活动。 对广大证券基金类公司而言，可以通过此类活动，可有效整合金融市场资源，解决眼下难题。通过复杂严禁的实施设计方案，保证市场的良好发展。

4 降低融券费率

为了提高中国金融证券市场效率，缩短相应价格恢复平衡所需时间，提高中国金融资本市场的有效性，建议相关管理层采取积极措施，譬如对券商降低融券率的政策持鼓励态度。但在一定的条件下，130/30组合的收益率会出现极大的改变。例如，在融券费率处于10%和5%水平的时候，融券率会对130/30组合的收益率产生十分显著的影响。为了避免对中国证券市场的发展产生不好影响，相关管理层在制定政策时要注意规避券商间通过不顾成本盲目降低融券费率等不良手段抢占市场的恶意竞争。鼓励科学的正当竞争。目前国内金融市场中，各证券公司的融资利率基本相同，截至2013年3月19日，业务遍布全国的较大证券公司中，国信、国泰君安、广发、海通这四家公司年融券率和融资利率均为8.6%，相比之下，华安、上海、江海、华泰四家的融资利率虽然也达到同样的水平，但在融券率方面，却呈现出显著高于大证券公司的情况，达到10.6%。综上所述，小证券公司采用较高档，融券费率规模大的公司则采用相同的较低档，相比之下，大证券公司具备较大优势。若小证券公司要在激烈的金融市场竞争中站稳脚跟，建议其利用融券费率存在较大降低空间的优势制定相关政策。

5 结束语

综上所述，研究证券投资基金数量化投资战略决策，可帮助大家进一步提高对证券投资基金以及数量化投资相关问题的理解水平，了解130/30策略对基金业绩的影响，具有一定实践意义。

参考文献：

[1]阮素梅，于宁.证券投资基金收益概率密度预测――基于神经网络分位数回归模型[J].华东经济管理，2015（2）：105-110.

篇(2)

2013年，量化投资成为了仅次于互联网金融的投资界关注焦点，而作为银华基金副总经理、量化及全球投资总监的周毅，则给记者一种波澜不惊的感觉。4年来，他目标坚定、善于布局、踏实理性、运筹帷幄，从产品、团队、策略3条主线入手，以高效的节奏，为银华基金在中国的量化投资市场上，一步步竖起了鲜明的旗帜。

周毅认为，在中国量化对冲产品有着广泛的客户基础，投资者对这类产品的需求潜力很大。只要做好产品和策略，满足客户的投资需求，量化对冲产品将有十分广阔的发展空间，而且随着监管制度的变革以及金融工具的发展，量化对冲事业的春天已经到来。

4年精磨优秀团队

2010～2011年，周毅以分级基金作为量化投资的突破口，带领银华量化团队初战告捷。2012年，周毅向着量化投资本土化进一步迈进，这一年的目标是——从量化专户开始尝试绝对收益，团队先后建立了侧重阿尔法策略和套利策略的研究小组，在克服了高频交易限制、数据库不完善、集中交易制度、佣金费率等多方面约束的情况下，当年银华专户产品中表现最好的账户的年化收益率（扣除各种费率后）大幅超越同期沪深300指数，而波动率仅约为沪深300指数的1/3。

2013年，来自银行渠道的数据显示，银华基金管理的量化对冲专户扣除全部费用后的平均收益率达到12.65%，净值波动率却仅为沪深300指数的1/4，而夏普比率则高达1.95，创造了稳定的绝对收益。此时，银华的量化专户规模已超过10亿元。

“分级养量化”策略大获成功。金牛理财网的最新数据显示，截至3月6日，银华的分级基金场内规模达到234.56亿份，占市场规模的45.43%。今年以来的日均交易额近4亿元，占全市场的一半以上。与此同时，也为公司带来了非常可观的利润贡献。

成绩的取得与银华基金量化团队的打造密不可分。作为一名拥有15年从业经验的量化投资者，周毅深知，严格意义上的量化团队应该是一条流水线产业链，锻造这样的团队，绝非一朝之功，而靠“一笔钱挖一两个人”来建设量化团队也非长久之策，他立志要打造一个和国外一流对冲基金建制类似、水平相同的团队。

瞄准需求勇夺市场

在练好“金刚钻”的同时，2014年，信托业拐点也带给量化对冲更好的发展时机。周毅认为，信托与量化对冲，看似毫无相关性，但实际上面对的是同一类投资者——追求稳定回报的高净值客户。

“过去几年，信托做得非常好，刚性兑付带来了低风险下的高回报。投资者更热衷于信托产品，而对冲基金则相对显得冷门。”周毅说。而到了2014年，事情正在发生变化。对非标投资的控制让信托业走入瓶颈，2013年年底，信托发展所依赖的房地产业和矿业进入衰退周期，多只信托产品出现兑付危机，打破信托刚性兑付的呼声也越来越高，这意味着其投资属性正在改变。

周毅认为，面对这种趋势，未来可能有一部分投资者将从信托产品中脱离，转而选择新的投资方向，而对冲基金则恰恰能够满足此类客户的需求。此外，与信托产品的投资标的不同，量化对冲产品的投资主要基于二级市场，从市值披露和流动性来讲，更加透明，更加清晰。

然而，对于任何新兴的投资种类，要想取得投资者的信赖，需要的是过硬的管理业绩。银华基金便是凭借专户产品在过去3年持续优异的业绩表现，在市场上逐渐获得了追求稳健回报的投资者的认同。

银华量化对冲专户的优秀业绩表现源于其独门策略。周毅表示，国外有很多成熟的对冲策略模型，但要应用在A股的投资实践中，还需要很长的本土化过程和探索。3年来，银华的量化团队一直致力于探索适合A股的量化对冲策略和投资模型，并在实践中对其进行检验和不断完善。

具体而言，就是根据A股市场的特点，将理论上的阿尔法策略加以改造，以传统的主动型股票研究分析结果为基础，利用多因子模型来控制组合的风险和相关性，追求超越市场平均回报的绝对收益，为投资者提供持续稳定的阿尔法回报。

周毅表示，对冲投资策略程序一旦设定好，就像是一个冷静理性的基金经理，没有贪婪和恐惧等情绪。投资在这种情况下变成流水线，它可能做不到最好，但从质量稳定性角度来看，它就是最优的选择。量化投资可能产生不了历史上最棒的基金经理，但确实是一种回报稳定的投资方式。

机制创新预示对冲“春来到”

周毅认为，对冲基金在国外已经发展成为一个成熟的投资领域，整个市场的有效性比较高，同时有大量的金融工具可以使用。投资组合中的任何一种风险，都可以找到对应的衍生工具进行对冲，有很多种工具能够精准地满足客户对风险收益的要求。但在国内，A股市场的融资融券成本过高，衍生品起步相对较晚，可用的对冲工具也非常少，这些都制约着对冲基金的发展。

例如目前A股能够用来对冲系统性风险的工具只有沪深300股指期货，在操作中，只能通过放空沪深300股指期货来对冲组合风险。这就意味着，应用这种策略的组合在市场呈现大蓝筹股单边牛市的情况下投资难度较大，这也是量化投资能够在2013年的结构性行情（创业板、中小板表现明显好于主板）中表现优异的客观原因。此外，对冲工具的匮乏也制约着对冲基金规模的发展，周毅测算，仅就目前的投资标的而言，银华团队可以有效管理的量化对冲基金规模极限或为50多亿元，而单只对冲基金的理想规模大约是5亿元左右。

不过，在今年的两会上，全国政协委员、上海证券交易所理事长桂敏杰在接受中国证券报记者采访时表示，上交所正在努力推进蓝筹股实行“T+0”交易制度。周毅表示，他期待中证500股指期货、个股期权以及股指期权的推出。他坚信，从发展趋势来讲，中国的衍生工具会越来越多，国外成熟的量化对冲投资模式未来在中国大有用武之地，同时量化投资管理的资金规模也会变大。

篇(3)

近年来，投资领域的众多精英纷纷投身量化投资领域，利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现自己的投资理念、投资策略。他们以自己的智慧加数学的方法组成投资策略，设计出自己的赢利模型，来克服交易中人性的弱点，实现稳定的赢利。

不少机构和个人都赢利颇丰，然而从今年8月开始，不少量化投资者都在遇到同一个问题，以前稳定赢利的模型现在开始不灵了，屡屡大幅回撤亏损。

“好奇怪，每一次回撤都打到止损点后，再重新起来，这模型到底怎么了？”渤海证券某分析师告诉记者。

国内如此，国外量化同行也遇到同样的困惑，经常出现很大的回撤。尤其是最近，全球CTA策略都不太景气，很多传统CTA做得比较大的公司，今年都面临倒闭窘境。

倒在反向策略？

2013年11月17日上午，清华大学深圳研究生院报告厅。第四届（2013秋季）中国量化投资国际峰会上，100多位金融界菁英汇聚一堂，交流着量化投资出现的问题。

不少同行都遇到了和渤海证券分析师类似的问题，模型失灵，行情每次回撤都打在止损位后，再重新起来，一次次止损都在亏钱，是模型出了问题吗？

“你的反向策略是如何制定的呢？”在上午的论坛上，台下的提问给嘉宾制造了些许紧张，在量化这个圈子里，大家对模型都是讳莫如深，避而不谈，更何况是反向策略的制定，这位被问嘉宾顾左后而言他，并没有正面回答。

反向策略揭开了近几个月大多数模型亏损的冰山一角。投资界有这样一种说法，投资者都是在赚犯错方钱。显然当量化投资者在逐渐增多时，在市场中这部分人群都在用类似方法，也就有了相同的属性，这时聪明者就针对这部分人群制定出了相应的反向策略，专剪这个人群的羊毛，多数模型失灵也就不足为奇了。

上述提问者没有轻易放弃，又把问题转向了本次论坛的主持人原美国骑士资本董事总经理、高频交易总监明可炜。

“反投资策略的方式我听得很少。现在的问题是很多的量化投资同时进入市场，使得市场的价格实现机制出现了偏差，反策略发现了很多的量化投资策略在做同一件事情的时候，把价格推到了不合理的位置。”如果说主持人上面的回答相对中肯，下面则有意淡化反投资策略。

“犯错误的投资人可以使别的投资人的回报变得更多，但并不是说你要有收益必须是别人犯错误的结果。就像巴菲特说，他买一只股票绝对不是因为这只股票今年便宜点，而是他认为这只股票在未来30年、50年会给他带来很高的利益。我认为量化投资者也不是在寻求别人犯错务的时机，如果是基本面，或者说发现了一个趋势，就可以获得很好的收益，这个时候谁都没有犯错误。”

策略失效另有隐情

反向策略并不是策略模型失效的唯一原因，会场嘉宾各抒己见。

中国量化投资学会理事长丁鹏认为，如果说它是有经济学原理做支撑的策略，它未来一定再次有效。比如说套利策略，平常讲的股指期货套利，它是有经济学原理做支撑的；还有大的趋势性策略，只能抓大牛市或者大熊市的，可能很多年都不会再次有效，像这种策略一旦失效的话，一定要考虑背后的真正驱动因素是什么。

“对于一些趋势策略来讲，它可能是暂时的失效，因为进入趋势振荡阶段，它必然会这样。有一些事件操作的策略，它可能因为事件的消失而长期的失效。”渤海证券金融工程部总经理何翔认为，“对于短期失效的趋势策略，从个人来讲，你要有一个风险容忍度，要清楚能不能坚持这样的策略。”

风控不容忽视

不少的量化交易者，都有过不错的收益，但亏损更甚，原因之一是没有把握住风险控制。会场几位重量级嘉宾畅谈了风控的方法。

“控制风险比收益更重要，控制风险才是投资者最核心的东西。”丁鹏认为，在银行、保险、券商和期货这几大金融行业中，期货的收益应该是最高的，但做期货往往是最穷的；而银行的收益是最低的，银行理财只有5、6个点，但银行是最富的。为什么？因为银行的风控能力是最强的，所以真正的富人敢把钱存在银行，但没人把大钱拿给期货公司玩。通常是把风险控制住之后，靠规模、放大杠杆去赚钱的。

通过多策略的方法降低风险。职业投资人、宽客俱乐部总经理冯正平认为，金融投资的策略体系一定要符合保险学原理。比如你交易200个标的，用了200个策略，其一个标的出了问题，仅影响0.5%。要从这个角度去研发策略、组合策略。

“我们公司对策略风控、模型回撤要求非常严格。” 何翔表示，“我们在策略开发的过程中，特别注重三个方面，一是时间纬度上，要在不同的时间架构上对策略进行分散，有长期、中期、短期，甚至日内的；二是在空间上进行分散；三是在策略的类别上分散，有趋势型策略，也有振荡型策略，多策略使风险最小化。”

算错成本没赢利

张华（化名）是近年从华尔街回来的博士，在国内做了一个阿尔法套利，平均每周交易4次，每次交易扣除交易成本之后可以盈利千分之三，一个月做16次，一年收益率应该是50%。做出来之后，在数据回溯和模拟上都很吻合，但是做进去之后，第一个月亏了，第二个月又亏了，第三个月还是亏损。

“这种情况是没有算清楚冲击成本和交易成本。”上海铸铭投资管理中心总裁张向阳认为，在进行历史数据回溯的时候，他应该是拿一口价格来算账，而那口价格是在买价上成交的还是在卖价上成交的，他是不知道的，只能在卖价上买。这样就形成了误差，导致设计模型时就不能赢利。

好模型如利剑

量化赢利如同一辆好车在路上跑，风险控制如同刹车，计算成本如同估计路况，遇到路况不好时踩刹车放缓速度避免翻车，而好的策略模型则如同油门，路况好时要想跑的快，必须踩油门。

和多数宽客人对自己的模型三缄其口不同，渤海证券金融工程部总经理何翔分享了团队几年来几种模型的赢利情况。“在整个量化策略开发过程中，我们以风控为前提，然后把握一些趋势性的机会，顺势而为，分析市场的行为，做好策略开发的分散，最终严格执行策略，实现了好的收益。”

何翔团队在2010年开发了MT-SVM量化预测模型，结合技术指标、宏观指标，对每个月市场涨跌的情况进行预测。市场本身混沌、非线性的，团队用人工智能的方法，预测每个月上证指数的涨跌，然后得到一个从2001年到现在涨跌方向的预测结果。这是一个比较粗糙的预测方向，给出一个市场方向的大参考。最近的预测是从10月份开始预测市场上涨。用上证指数做一个标的，用这个模型做一个简单的模拟操作，测出来一个净值，预测的效果很好。

另一个是量化定增套利策略。这是何翔和团队在去年年初开发的，他们更关注定向增发前的部分，从董事会预案公告，股东大会公告通过，然后到证监会审核通过，再到定增公告，不同的阶段去分析、统计哪些阶段会有超额收益。基于这样的思路，他们建立了量化定增套利策略模型，年化可以到10%-20%，但是波动也比较大。

最后分享的策略是基于量化均线突破策略——短线交易策略。这个策略用在所有的股票上，分析、识别均线和K线形态，在历史上满足这个形态的样本，就可以满足这个的策略，一般持有1到3天。这个策略效果还不错，只是可容纳的资金有限，如果扩大样本量，还会有比较好的结果的。

何翔对自己团队的策略如数家珍，看得出来，对策略出来的效果巨满意。

明天还能赚钱吗？

随着对量化的熟络，越来越多的投资者进入了这个圈子，“悍马定理”创始人冯正平给这些新的宽客提出了宝贵建议：

原来做主观交易的投资者有盘感、经验、好心态、能够操作大资金，建议他们组建一个团队，和一些做量化投资者结合起来，一起做市场，会少走弯路。

现货投资者，因为原来现货做的好，规模大，拥有丰富的社会资源，基于现货市场的定价机制形成了自己的一些的方式，如果做量化，建议他们先实现程序化，做一些套保或者对冲，无需高深的数学知识也会收入颇丰。

如果是纯量化投资者，因将来的发展趋势会更加智能化，所以要向更复杂的非线性的数据工具倾斜。

对于量化投资的未来发展趋势，丁鹏认为会形成两大流派，一个是策略流派，一个是工具流派。策略流派是开发出各种各样的好策略，发现更多的机会；工具流派是用传统的策略，但工具做得更好、数据更全、效率更高、数据更快。

篇(4)

记者：量化投资有什么特点？

刘钊：量化投资的主要特点是买入、卖出股票，不再是由人的主观判断做出决定，而是由量化模型决定。量化投资是一套科学的方法，有严格的分析、计算，什么好什么不好，不是我们自己说了算，是数据和模型说了算。即使是简单的低市盈率投资方法，只要能严格执行，就能取得超额收益。

记者：排除了人为主观情绪的影响，但由量化模型控制的量化投资基金的收益会如何呢？

刘钊：我们可以看看美国最成功的量化投资大师――詹姆斯・西蒙斯管理的大奖章基金，在1989年―2006年的17年间，大奖章基金平均年收益率达38.5%，而股神巴菲特过去20年的平均年回报率也不过20%。正是鉴于量化投资的巨大威力，摩根士丹利华鑫基金公司经过两年的精心准备，推出了国内真正意义上的量化投资基金――大摩华鑫多因子基金。

记者：量化投资的成败，关键在哪里？

刘钊：普通投资者买卖股票，主要是基于政策、基本面、市场、技术等各种信息和经验来做出交易决定，这些因素属于主观判断，而且往往容易受到情绪的影响。量化投资是将投资思路通过设定的指标、参数体现在量化模型上，通过计算机系统自动买卖股票，因此，量化投资的关键点就在于建立一个好的量化模型。

记者：量化投资和价值投资冲突吗？

刘钊：说到投资，大家首先想到的是巴菲特的价值投资，从长期的历史实践看，价值投资确实比较有效，量化投资也可以建立价值投资类的模型。

举例来说，衡量价值投资的最重要指标是低市盈率，如果以市盈率为标准来建模，以2005年5月为时间点，按市盈率对所有上市公司排序，再按市值比例模拟买入市盈率最低的100只股票，第二年5月，重新计算市盈率最低的100只股票，并调整组合，如此重复，每年调整一次仓位。得到的结果是，从2005年5月至2010年5月，沪深300指数的年化收益率为25.4%，同期量化建模的低市盈率策略基金的年化收益率达到29.46%，与沪深300指数相比，低市盈率策略基金的超额收益为4.06%。以此为基础，再以预期市盈率为基础建立一个模型，并模拟买入当年预期市盈率最低的100只股票，量化模型的年化收益率有36.51%。

记者：大摩华鑫的量化投资模型有何成功之处？

刘钊：大摩华鑫量化投资的模型既有一些过去历史上证明非常有效的投资方法，比如价值投资，也有投资管理团队的支持，大摩华鑫资深基金经理多年的投资经验也为大摩华鑫的量化模型提供了一些思路。此外，我们还通过外方股东摩根士丹利以及通过数据挖掘的方法，找到一些好的投资策略，为建模提供思路和方法。

篇(5)

量化投资重在风控

近几年，国内基金公司都在积极推出量化投资产品。但市场人士认为，目前国内的常见“量化”基金，实质上大多是“量化选股”基金，从量化的风险控制到量化的交易，整个决策流程依然靠传统的方法。

国内著名投行宏观策略研究员的工作积累，华尔街量化投资的历练，使华商大盘量化拟任基金经理费鹏对量化投资的A股应用有着自己的心得。他认为，量化投资最大的优势在风险控制上。与传统的价值投资“越跌越买”的理念不同，他认为量化投资应该是主动对市场风险进行判断，通过技术分析、量化模型分析等判定风险，在确定风险之后，及时对仓位进行控制，及时止损。

费鹏认为，目前市场上的量化产品将研究的重点放在择股和行业配置上，缺乏有效及时的风险响应体系，而从国外的经验看，量化的一大特点就是对风险的预判。因此，华商基金量化投资团队在吸收国内外先进经验的同时，在模型设计之初，便将核心定为风险控制。

在设计中，华商基金量化投资团队借助了包括从统计信息学角度出发的信息熵值（Entropy）的变化、从分形理论出发的市场模式（P atter n）的变化、从金融物理学角度出发的金融泡沫统计指标的变化、从市场微观结构出发的分析师一致预期分歧的变化和趋势等，构建风险模型，对中短期系统风险进行定量分析，依靠基金经理和研究员对宏观经济发展状况、人口与社会的结构性特征、经济产业周期等因素的分析，对长期风险进行定性分析。

量化投资坚持追求绝对收益

提及量化投资，人们就会想到西蒙斯用公式打败市场的经典案例。但这一投资工具在被引入国内投资市场之后，并没有展现其神奇的威力。根据wi n d数据分类显示，目前市场上有19只量化基金，2 012年可统计的15只量化基金平均收益率仅为2 . 5 5%（同期沪指上涨3 .17%），国内发行的量化基金的表现不尽如人意。

在费鹏看来，国内的量化基金仅仅是“量化选股”，追求相对收益。他认为，量化投资的核心应该是风控，坚持追求的则应该是绝对收益。

相比而言，目前国内公募量化基金多采用多因子模型，而多因子模型的设计原理是把价值投资理论通过数字模型加以表达。在实际测算中，华商基金量化团队每日涨幅居前的股票中，会有所谓投资价值较少的“垃圾股”，很难通过价值投资理论解释。

对此，华商量化投资团队在设计选股模型时，更多的是通过捕捉市场的异常波动，寻找股价波动的非基本面的因素。通过对数据挖掘，建立初选股票池，然后按照行业分类，结合基本面研究，通过行业研究员调研，寻找相互印证支持依据，在分析手段上更多了对隐性信息的补充。

篇(6)

您可以写信、传真或发邮件与我们联系。地址：上海市钦州南路81号14楼《理财周刊》社，邮编200235，信封上请注明“理财信箱”。

花旗推出儿童理财新书

Q：去年亲友向我推荐了花旗银行推出的一套儿童理财教育漫画书《神探贝尼》，儿子非常喜欢。听说最近这套漫画书又推出了第二辑，能不能介绍一下?

(上海　魏晓雨)

A：近期，花旗银行(中国)有限公司在上海启动新一期的儿童理财教育项目。据介绍，这一项目主要面向8-12岁的小学生读者，围绕《神探贝妮》系列的漫画书展开，旨在帮助小学生们掌握重要的启蒙金融知识，为他们形成正确的金融观念和财务习惯打下基础。

此次的是该系列第二辑――《神探贝妮、威力哥哥与金融行动》，在第一辑《神探贝妮与威力哥哥历险记》的基础上，新书以生动活泼的形式进一步诠释了生活中常用的金融工具和金融知识，包括制订预算、复利的概念等以及健康理财习惯的培养与养成――例如怎样制订财务计划并遵照行事，分清什么是“需要”、什么是“想要”并加以区别对待等等。该书于去年5月在北京成功首发，继京沪两地之后，花旗中国还计划在下半年将相关儿童理财教育活动继续推广至包括广州和深圳在内的更多大中城市，惠及更多的儿童。

量化投资产品有何看点

Q：如何理解“量化投资产品”，这种管理方式有什么特点和优势?(成都市　张凯)

A：中海量化策略股票基金的理财专家介绍说，传统的定性投资管理依赖对上市公司的调研和基金经理个人的主观经验判断，而量化投资管理则是“定性思想的量化应用”，依据投资模型来做出投资决策，每一项决策都有大量的数据支持，结果较为科学准确，一定程度上避免了人为干扰。

如量化管理的基金选股着眼全市场的股票，使其能更全面的选择有成长潜力的股票，不存在由于市场风格突然变化而不适应的问题。其次，一季度中小盘板块的强势拉升，目前的估值水平分化较大，风险正逐步的凝聚。量化基金通过预先设定的绩效目标、风险水平等方面参数来定义投资组合模型，筛选符合要求的股票，可以保证有效控制风险。

据悉，今年一季度以来，中海量化策略基金取得较好业绩，不仅在于采用了最为先进的量化选股模型及量化行业配置模型，而且在于能够充分迅捷的利用有效的、有价值的个股信息、行业信息及市场信息，全方位、多维度的捕获市场投资机会，这一点对于量化基金的成功运作是非常重要的。

上海旅游卡八景半价游

Q：2010年上海世博会即将拉开帷幕，中国银联也推出了“上海旅游卡半价门票游景点”的活动。哪些景点可以享受到优惠?(南京市　于小兰)

A：近期，中国银联联合境内外30余家金融机构和著名景点共同举办的“上海旅游卡半价门票游景点”大型联合营销活动正式启动。

据介绍，5月1日～10月31日上海世博会期间，持卡人于指定景点刷银联标准上海旅游卡购买门票，可享受半价优惠。首批入选的景点有上海环球金融中心观光层、上海科技馆、长风海洋世界、欢乐谷、上海杜莎夫人蜡像馆、浦江游览、枫泾古镇、上海大自然野生昆虫馆8家沪上著名旅游景点。随着活动的持续推进，半价门票游覆盖的景点范围还将不断扩展，将延伸至长三角及境外著名旅游景点。

作为世博背景下发行的上海城市形象卡、上海旅游主题卡和海派文化认同卡，上海旅游卡致力于为持卡人提供涵盖“食、住、行、游、购、娱”的海派特色特惠专享服务，安全支付承诺及放心旅游保障。截至目前，境内外已有32家金融机构发行上海旅游卡。

申万巴黎债基首季“夺魁”

Q：今年一季度债券市场出现了“小阳春”，中万巴黎添益宝债券A类、B类两只产品表现不俗，能不能介绍一下这只基金的操作思路?(上海市　胡芳)

篇(7)

【关键词】量化投资；量化投资体系；证券市场

一、量化投资及量化投资体系的定义

什么是量化投资？简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并结合一定的数学模型去实现投资理念与投资策略的过程。与传统的投资方法不同的是：传统的方法主要有基本面分析法和技术分析法这两种，而量化投资主要依靠数据和模型来寻找投资标的和投资策略。量化投资系统则是由人设定出某种规则，在计算机当中根据规则构建这种模型，而后由计算机自己去根据市场的情况进行一些投资机会的判断。从他们投资方式的区别当中可以看出，量化投资更依赖于数据，传统投资则更依赖于人的主观判断。从这点上来说，量化投资可以有效的规避一些人为的错误判断。

二、我国量化投资体系的发展

在美国，量化投资方法的发展己经有将近年的历史，量化方法从允嫉较衷谡嫉矫拦市场30%上以上的比重。而在中国，量化投资只是刚刚起步而己。但是已经有很多基金公司允即罅Υ蛟熳约旱牧炕投资团队，期望在传统的基本面研究之外源匆黄新的投资天地。国内证券市场上成立比较早的量化投资基金主要包括：嘉实基金――嘉实量化阿尔法股票、上投摩根基金管理有限公司――上投摩根阿尔法、光大保德信基金――光大量化、富国基金管理有限公司――富国沪深增强、国泰君安资产管理公司――君享量化。近年来，一些公募基金、私募基金也都不断加快了布局量化投资基金的方法。这些量化投资基金，主要研究了基于基本面的多因子选股模型，这些投资组合因子主要包括：公司财务基本面数据，市场行情数据，行业数据等，并在实证中不断完善量化投资指标因子的选取。研究行业以及个股的价格趋势，运用道氏理论、K线理论、波浪理论、切线理论、形态理论等一些常用的技术分析方法建立不同风格的投资模型和投资组合。

三、量化投资的优点

量化投资作为一种有效的主动投资工具，是对定性投资方式的继承和发展。实践中的定性投资是指，以深入的宏观经济和市场基本面分析为核心，辅以对上市公司的实地调研、与上市公司管理层经营理念的交流，发表各类研究报告作为交流手段和决策依据。因此，定性投资基金的组合决策过程是由基金经理在综合各方面的市场信息后，依赖个人主观判断、直觉以及市场经验来优选个股，构建投资组合，以获取市场的超额收益。与定性投资相同，量化投资的基础也是对市场基本面的深度研究和详尽分析，其本质是一种定性投资思想的理性应用。但是，与定性投资中投资人仅依靠几个指标做出结论相比，量化投资中投资人更关注大量数据所体现出来的特征，特别是挖掘数据中的统计特征，以寻找经济和个股的运行路径，进而找出阿尔法盈利空间。与定性投资相比，量化投资具有以下优势：

（一）量化投资可以让理性得到充分发挥

量化投资以数学统计和建模技术代替个人主观判断和直觉，能够保持客观、理性以及一致性，克服市场心理的影响。将投资决策过程数量化能够极大地减少投资者情绪对投资决策的影响，避免在市场悲观或非理性繁荣的情况下做出不理智的投资决策，因而避免了不当的市场择时倾向。

（二）是量化投资可以实现全市场范围内的择股和高效率处理

量化投资可以利用一定数量化模型对全市场范围内的投资对象进行筛选，把握市场中每个可能的投资机会。而定性投资受人力、精力和专业水平的限制，其选股的覆盖面和正确性远远无法和量化投资相比。

（三）是量化投资更注重组合风险管理

量化投资的三步选择过程，本身就是在严格的风险控制约束条件下选择投资组合的过程，能够保证在实现期望收益的同时有效地控制风险水平。另外，由于量化投资方式比定性投资方式更少的依赖投资者的个人主观判断，就避免了由于人为误判和偏见产生的交易风险。当然，无论是定性投资还是量化投资，只要得当的应用都可以获取阿尔法超额收益，二者之间并不矛盾，相反可以互相补充。量化投资的理性投资风格恰可作为传统投资方式的补充。

四、量化投资的局限性

量化投资是一种非常高效的工具，其本身的有效性依赖于投资思想是否合理有效，因此换言之，只要投资思想是正确的，量化投资本身并不存在缺陷。但是在对量化投资的应用中，确实存在过度依赖的风险。量化投资本身是一种对基本面的分析，与定性分析相比，量化分析是一种高效、无偏的方式，但是应用的范围较为狭窄。例如，某项技术在特定行业、特定市场中的发展前景就难以用量化的方式加以表达。通常量化投资的选股范围涵盖整个市场，因此获得的行业和个股配置中很可能包含投资者不熟悉的上市公司。这时盲目的依赖量化投资的结论，依赖历史的回归结论以及一定指标的筛选，就有可能忽略不能量化的基本面，产生巨大的投资失误。因此，基金经理在投资的时候一定要注意不能单纯依赖量化投资，一定要结合对国内市场基本面的了解。

五、量化投资对中国的启示

通过研究国外市场的发展和中国市场的特点，对中国市场上的监管创新，制定相关的法律法规也势在必行。由于市场结构的差异，国内量化投资情况与国外有很大不同。技术型量化投资的应用主要是集中在期货市场，并且有较高的推崇程度；金融型量化投资的应用主要集中在股票市场，由于需要应用的时间数据周期相对较长，实际中应用并不普遍。目前，中国金融市场正处于迅速发展的阶段，很多新的金融工具在不断被引进，用量化投资方式来捕捉这种机会，也是非常合理的。与国外相比，目前国内股票市场仅属于非有效或弱有效市场，非理性投资行为依然普遍存在，将行为金融理论引入国内证券市场是非常有意义的。国内有很多实证文献讨论国内A股市场未达到半强势有效市场。

目前对中国市场特点的一般共识包括：首先，中国市场是一个个人投资者比例非常高的市场，这意味着市场情绪可能对中国市场的影响特别大。其次，中国作为一个新兴市场，各方面的信息搜集有很大难度，有些在国外成熟市场唾手可得的数据，在中国市场可能需要自主开发。这尽管加大了工作量，但也往往意味着某些指标关注的人群少，存在很大机会。其三，中国上市公司的主营比较繁杂，而且变化较快，这意味着行业层面的指标可能效率较低。而中国的量化投资实际上就是从不同的层面验证这几点，并从中赢利。例如，考虑到国内A股市场个人投资者较多的情况，我们可以通过分析市场情绪因素的来源和特征指标，构建市场泡沫度模型，并以此判断市场泡沫度，作为资产配置和市场择时的重要依据。

在中国金融市场的不断发展阶段，融资融券和股指期货的推出结束了中国金融市场不能做空的历史，量化投资策略面临着重大机遇。运用量化投资的机理和方法，将成为中国市场未来投资策略的一个重要发展趋势。量化投资在给投资者进行规避风险和套利的同时，也会带来一定的风险，对证券具有助涨助跌的作用。由于国内股票市场还不够成熟，量化投资在中国的适用性很大程度上取决于投资小组的决策能力和创造力。以经济政策对中国量化投资的影响为例。中国的股市有“政策市”之称，中国股市的变化极大的依赖于政府经济政策的调节，但是经济政策本身是无法量化的。基金建仓应早于经济政策的施行，而基于对经济政策的预期，但预期的影响比经济政策的影响更难以量化。例如，在现阶段劳动力成本不断上升、国际局势动荡、国际大宗商品价格上升的情况下，央行何时采取什么力度的加息手段，对市场有何种程度的影响，这一冲击是既重要又无法量化的。为解决这个在中国利率非市场化特点下出现的问题，需要基金投资小组采取创造性的方式，将对中国经济多年的定性经验和定量的指标体系结合起来，方能提高投资业绩。

参考文献：

[1]方军雄.我国证券投资基金投资策略及绩效的实证研究[J].经济科学，2002.04